Piattaforma per acqua, gas e calore
Le acque superficiali, come i laghi e i bacini idrici, sono sistemi biologici complessi che comprendono un gran numero di organismi diversi come batteri, alghe, protozoi, funghi e piante e animali superiori. Secondo Andreas Thiem, responsabile del Dipartimento di Microbiologia dell'Acqua presso TZW e coordinatore del progetto di ricerca IQ-Water, i microrganismi sono tra i gruppi di organismi che finora non sono stati sufficientemente studiati. I metodi molecolari vengono ora utilizzati per colmare queste lacune nella nostra conoscenza della biodiversità acquatica. L'analisi dei dati supportata dall'intelligenza artificiale nel progetto IQ-Water sarà utilizzata anche per riconoscere o prevedere lo sviluppo futuro della biodiversità, la proliferazione di cianobatteri o batteri coliformi, l'immissione di contaminanti fecali e la loro origine, nonché la presenza di neobiota in una fase iniziale. L'obiettivo è quello di utilizzare le previsioni generate dall'intelligenza artificiale per avviare misure volte a preservare l'ecosistema naturale e a proteggere la qualità dell'acqua il prima possibile, una volta completato il progetto.
Secondo Thiem, c'è un grande desiderio di utilizzare l'IA per comprendere meglio le influenze sulla qualità microbiologica dell'acqua. Esistono già diversi studi che hanno mostrato, ad esempio, la relazione tra temperatura, nutrienti utilizzabili e parametri microbiologici rilevanti nelle reti di acqua potabile. Rispetto agli studi precedenti, la combinazione di serie storiche di dati ottenuti con metodi convenzionali con dati di nuova registrazione, significativamente più complessi, dovrebbe fare la differenza con IQ-Water. Non solo i metagenomi, cioè l'intera informazione genetica presente nell'acqua, hanno svolto un ruolo importante, ma anche una serie di altri parametri come gli spettri di fluorescenza, cioè la luce riflessa da cianobatteri e alghe.
«I dati ci permettono di comprendere con maggiore precisione la connessione tra determinati processi. Più dati registriamo, più precisamente possiamo decifrare le relazioni», è convinto Thiem. Il lavoro con l'intelligenza artificiale dovrebbe consentire di sviluppare diversi scenari che mostrano cosa succede se la temperatura dell'acqua aumenta di un grado o se c'è una forte radiazione solare per un periodo di tempo più lungo. «È particolarmente importante per i fornitori di acqua potabile prevedere e analizzare le cause della contaminazione rilevante dal punto di vista igienico, come i cianobatteri che formano tossine, gli agenti patogeni o i germi resistenti agli antibiotici. Ciò consente anche di pianificare le contromisure», spiega Thiem in un'intervista a fona.de.
Fonte: Sito del Centro di Tecnologia dell'Acqua
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